具有死区的饱和工业过程控制系统的迭代学习控制

摘要

对具有死区的非光滑饱和工业过程的稳态优化进程施加迭代学习控制,给出加权开环PD型迭代学习控制算法.算法基于前次迭代的输出动态信息和事先给定的理想轨线,修正工业过程控制系统的阶跃输入,以期改善控制系统的动态品质.给出了理想轨线的选取方法,提出了理想轨线的δ可达性和迭代学习算法的ε收敛性的概念.利用Bellman-Gronwall不等式和λ范数理论,论证了算法的ε收敛性.数字仿真表明,迭代学习控制能有效改善工业过程稳态优化进程中控制系统的动态品质,如减少超调,加快动态响应速度,缩短过渡时间等,显示了算法对工业过程控制系统的有效性.